动态增长代码：
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)
动态增长代码：
import keras.backend.tensorflow_backend as KTF
import tensorflow as tf
config = tf.ConfigProto()
config.gpu_options.allow_growth=True
sess = tf.Session(config=config)
KTF.set_session(sess)
动态增长代码：
查看gpu使用情况，发现gpu显存（memory-usage）满了，但是使用率（gpu-util）是0。上面的进程...
GPU = 显存 + 计算单元 1、显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CP...
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会se...
笔者服务器环境 gpu : nvidia 1080ti , 显存11G cpu : Intel(R) Xeon...
1. 使用指定的GPU和显存 如果设备上装备了多块GPU，TF运行时默认使用所有与他可见GPU，而且默认使用尽可能...
查询显存使用情况和总量 To list certain details about each GPU, try: ...
1、内存、显存的概念 内存是相对于CPU来说的，而显存是相对于GPU来说的。 2、查看内存和显存使用情况 内存查看...
在使用kersa的时候出现如下关于gpu显存不够的的错误： [ResourceExhaustedError :OO...
本文标题：服务器容易因gpu显存占满而卡死，那就尽量使用动态增长，牺牲一点
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/yuwjuctx.html
网友评论